根据TensorRT-LLM官方文档,可以使用NVIDIA Container Toolkit预安装的环境以避免手动配置CUDA等。这里介绍两种安装方法,一种是直接在本地安装,另一种则是通过Docker镜像搭建所有环境。如果想体验TensorRT-LLM使用流程,后者则是更推荐的做法。 第一种,在本地搭建环境并安装TensorRT-LLM: ...
大多数巨头,如Anthropic, OpenAI, Anyscale等,已经在使用这个框架为数百万用户提供llm服务。 二、理解TensorRT-LLM 与其他推理技术不同,TensorRT LLM不使用原始权重为模型服务。相反,它会编译模型并优化内核,以便在Nvidia GPU上有效地服务。运行编译模型的性能优势远远大于运行原始模型。这是TensorRT LLM非常快的主要原因...
运行环境选择刚才的自定义镜像或内置镜像内置 / TRION(1.0.0) / 23.10-py3-trtllm-0.7.1。 算力资源根据实际拥有的资源情况选择,CPU 不低于 8 核,内存不小于 40 G,GPU 推荐使用 A100 或 A800。 看到类似如下日志,说明服务启动完成: ...
LoRA 将这些低秩矩阵插入 LLM 的每一层,并将其添加到原始权重矩阵中。原始权重矩阵使用预训练的 LLM 权重初始化,并且不会在训练期间更新。低秩矩阵是随机初始化的,并且是训练期间更新的唯一参数。LoRA 还对原始矩阵和低秩矩阵的总和应用了层归一化,以稳定训练。 图2.将 LLM 矩阵 W 分解为两个低级矩阵 A 和 B...
使用TensorRT-LLM进行高性能推理 LLM的火爆之后,英伟达(NVIDIA)也发布了其相关的推理加速引擎TensorRT-LLM。TensorRT是nvidia家的一款高性能深度学习推理SDK。此SDK包含深度学习推理优化器和运行环境,可为深度学习推理应用提供低延迟和高吞吐量。而TensorRT-LLM是在TensorRT基础上针对大模型进一步优化的加速推理库,它号称可以...
使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。 1. TensorRT-LLM 编译模型 1.1 TensorRT-LLM 简介 使用TensorRT 时,通常需要将模型转换为 ONNX 格式,再将 ONNX 转换为 TensorRT 格式,然后在 TensorRT、Triton Server 中进行推理。
安装完依赖后在终端中运行如下代码,校验 tensorrt-llm 是否安装成功: 接着下载gptq型号的模型,可根据情况克隆不同型号的模型: 然后你需要编译模型了:(编译前你还需要根据实际情况修改 default_config.py 中的配置) 编译完后可以验证模型: 同时你还可以启动api: ...
具体操作,请参见使用Workbench工具以SSH协议登录Linux实例。 执行以下命令,检查TensorRT-LLM安装状态和版本信息。 python3 -c"import tensorrt_llm" 如果TensorRT-LLM安装成功,则会返回TensorRT-LLM的版本信息。 手动方式(选择公共镜像) 先创建GPU实例(镜像须选择公共镜像中的Ubuntu 22.04 64位系统镜像),然后在该GPU实例...
直接使用NVIDIA GPU Cloud(NGC),拉取官方预编译好的container triton-inference-server容器版本: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/release-notes/ 官方提供的2.10以后的容器就已经支持TensorRT-LLM和vllm了。 所以cuda版本和驱动支持的话,最快的方式就是直接拉2.10以后的镜像,然后安装官方...
1、TensorRT-LLM 代码需要使用 git-lfs 拉取所以下载git git-lfs apt-get update && apt-get -y install git git-lfs 2、clone项目 git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.git cd TensorRT-LLM 3、使用 v0.7.0 Release 版本 git checkout tags/v0.7.0 -b release/0.7.0 ...